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NI发布2016自动化测试趋势展望,智能化测试系统势在必行

 NI通过确定最前沿的商业和技术趋势来帮助企业降低测试成本 新闻发布 - 2016年3月15日-作为致力于为工程师和科学家提供解决方案来帮助他们应对全球最严峻工程挑战的供应商,NI(美国国家仪器公司,National Instruments,简称NI)近日发布了《2016自动化测试趋势展望》。 这份年度测试和测量报告综合概括了日益互联化的自动化测试环境的主要趋势,主题涵盖从毫米波(mmWave)通信到如何有效利用制造测试数据来提高商业绩效。 “NI致力于不断提高自动化测试系统的性能,因此与客户和供应商密切合作,借此深入了解制造与测试部门所面临的主要挑战,”NI自动化测试市场营销总监Luke Schreier表示,“不论您的挑战是测试数百万个物联网设备还是管理已使用20年的测试系统,我们的目标就是激起贵公司的内部对话和讨论,进而帮助您降低测试成本以及保持竞争优势。” 《2016自动化测试趋势展望》探讨了以下几个主题: 计算: 采集生产测试数据 半导体行业率先采用实时数据分析来降低生产测试成本。 软件: 生命周期管理的关键在于软件 报废、操作系统更新换代以及兼容性给生命周期较长的项目带来重...

工业大数据解读 工业4.0和物联网的支柱

工业大数据是指工业设备在生产过程中所产生的大量多样性的数据,其因物联网而广为人知。工业大数据因2012年“工业4.0”概念的出现而被重视,旨在以工业设备产生的数据为基础,通过大数据技术进行处理并且挖掘出更多的商业价值。 工业大数据的特点 工业大数据利用工业网络技术对原始数据进行处理,为管理决策提供依据,达到降低维护成本、改善客户关系的目的。 工业大数据要更麻烦 大数据一般具有3V的特点,即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样),因此其以传统工具难以处理,只能采用新的策略进行存储分析等。而工业大数据则还有其自己的两个V。一个是visibility(可见性),即需要发现对现有资产和生产过程难以察觉的见解,并且以数据形式变为可见;另一个则是Value(价值),由于行业面临的风险及影响差异,工业大数据被要求有更高的精准度,否则其价值将会大打折扣。 工业大数据相比其他大数据来看,其结构化数据更多,相关性和实时性更强,也更易于分析。这是因为工业数据普遍是由自动化设备在生产过程中产生的,其环境和操作受到人为因素影响较小,不会产生太多不可控因素。 工业大数据的分析更侧重...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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